# Évaluation
2 itemsLe Delta de la Cohérence : Analyse Comparative de la Clôture Réflexive dans les Grands Modèles de Langage
Le goulot d'étranglement actuel de l'intelligence artificielle n'est pas le calcul, mais la fiabilité. Pour les constructeurs et les investisseurs, le « problème de l'hallucination » est resté une ombre insoluble sur la mise à l'échelle des grands modèles de langage (LLM). Les tests de référence conventionnels (MMLU, HumanEval) mesurent la récupération de connaissances statiques ou une logique étroite, mais ne parviennent pas à prédire la rupture du raisonnement dans des environnements à haute entropie et à étapes multiples.
Évaluation Quantitative de la Densité de Cohérence dans les Architectures Récursives
Le discours actuel concernant la performance des grands modèles de langage (LLM) reste bloqué sur des descripteurs qualitatifs. Des termes comme « raisonnement », « compréhension » et « comportement émergent » manquent de la rigueur formelle requise pour l'ingénierie de précision et l'allocation de capitaux à enjeux élevés. Pour dépasser l'évaluation basée sur des heuristiques, nous devons passer à un cadre fondé sur les lois de conservation de l'information.